Искусственный интеллект (ИИ) – одно из самых захватывающих и быстро развивающихся направлений в технологиях сегодня. С помощью ИИ машины способны выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого интеллекта, такие как распознавание изображений, обработка естественного языка и принятие решений.
Если вы новичок и хотите погрузиться в разработку ИИ, Linux – отличный выбор операционной системы, поскольку она мощная, гибкая и широко используется в сообществе ИИ.
В этом руководстве мы проведем вас через процесс создания среды разработки ИИ на вашей системе Ubuntu.
Что вам понадобится для начала
Прежде чем начать, давайте рассмотрим основные компоненты, которые вам понадобятся для создания среды разработки ИИ в Linux:
- Базовое знание командной строки: Вам следует быть немного знакомым с терминалом Linux и основными командами, так как вам придется выполнять команды в нем.
- Python: Python – самый популярный язык для разработки ИИ, так как большинство библиотек и фреймворков для ИИ написаны на Python, поэтому важно иметь его установленным.
Как только у вас все готово, давайте начнем настройку вашей среды.
Шаг 1: Обновите вашу систему
Первый шаг в настройке любой среды разработки — убедиться, что ваша система обновлена, что гарантирует, что все программные пакеты на вашей системе являются последними версиями и что вы не столкнетесь с проблемами совместимости.
Чтобы обновить вашу систему, откройте терминал и выполните следующую команду:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
После завершения этого процесса ваша система готова к установке инструментов ИИ.
Шаг 2: Установите Python в Ubuntu
Python является основным языком для разработки ИИ, и большинство фреймворков ИИ, таких как TensorFlow и PyTorch, построены с использованием Python, поэтому важно, чтобы он был установлен на вашей системе.
Чтобы проверить, установлен ли Python, выполните:
python3 --version
Если Python установлен, вы должны увидеть номер версии, например, Python 3.x.x. Если он не установлен, вы можете установить его, выполнив:
sudo apt install python3 python3-pip -y
После установки Python вы можете проверить установку, выполнив:
python3 --version
Вы должны увидеть отображаемый номер версии Python.
Шаг 3: Установите библиотеки ИИ в Ubuntu
С установленным Python теперь нам нужно установить библиотеки ИИ, которые помогут вам создавать и обучать модели машинного обучения. Две самые популярные библиотеки ИИ — это TensorFlow и PyTorch, но есть и другие.
Если вы работаете над несколькими проектами ИИ, разумно использовать виртуальные окружения, так как это позволяет изолировать зависимости для каждого проекта, чтобы они не мешали друг другу.
sudo apt install python3-venv python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate
1. Установите TensorFlow в Ubuntu
TensorFlow является одной из самых широко используемых AI платформ, особенно для глубокого обучения, которая предоставляет инструменты для создания и обучения моделей машинного обучения.
Чтобы установить TensorFlow, выполните следующую команду:
pip3 install tensorflow
2. Установите PyTorch в Ubuntu
PyTorch – это еще одна популярная AI платформа, особенно известная своей простотой использования и динамическим вычислительным графом, которая широко используется для исследований и прототипирования.
Чтобы установить PyTorch, выполните:
pip3 install torch torchvision
3. Установите Keras в Ubuntu
Keras – это высокоуровневый API для нейронных сетей, который работает поверх TensorFlow, что упрощает создание и обучение моделей глубокого обучения, предоставляя простой интерфейс.
Чтобы установить Keras, выполните:
pip3 install keras
Keras по умолчанию включен в TensorFlow 2.x, поэтому, если вы уже установили TensorFlow, вам не нужно отдельно устанавливать Keras.
4. Установите Scikit-learn
Для задач машинного обучения, которые не требуют глубокого обучения, Scikit-learn является отличной библиотекой, которая предоставляет инструменты для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого.
Чтобы установить ее, выполните:
pip3 install scikit-learn
5. Установите Pandas и NumPy в Ubuntu
Панды и NumPy являются основными библиотеками для манипуляции и анализа данных, так как они используются для работы с наборами данных и выполнения математических операций.
Чтобы установить их, выполните:
pip3 install pandas numpy
Шаг 4: Установите Jupyter Notebook (по желанию)
Jupyter Notebook — это веб-инструмент, который позволяет вам писать и выполнять код на Python в интерактивной среде, и он широко используется в разработке ИИ для экспериментов с кодом, запуска моделей и визуализации данных.
Чтобы установить Jupyter Notebook, выполните:
pip3 install notebook
После установки вы можете запустить Jupyter Notebook, выполнив:
jupyter notebook
Это откроет новую вкладку в вашем веб-браузере, где вы сможете создавать новые блокноты, писать код и сразу видеть вывод.
Шаг 5: Установите драйверы GPU (по желанию для более быстрой разработки ИИ)
Если у вас есть совместимая NVIDIA GPU в вашей системе, вы можете использовать ее для ускорения обучения моделей ИИ, особенно моделей глубокого обучения, которые требуют большого объема вычислительных мощностей, и использование GPU может значительно сократить время обучения.
Чтобы установить необходимые драйверы GPU для карт NVIDIA, выполните:
sudo apt install nvidia-driver-460
После завершения установки перезапустите вашу систему, чтобы применить изменения.
Также необходимо установить CUDA (Единая архитектура вычислительных устройств) и cuDNN (Библиотека глубоких нейронных сетей CUDA), чтобы TensorFlow и PyTorch могли использовать GPU.
Вы можете найти инструкции по установке CUDA и cuDNN на сайте NVIDIA.
Шаг 6: Проверьте вашу установку
Теперь, когда вы установили Python, необходимые библиотеки и при необходимости настроили виртуальное окружение и драйверы для GPU, пришло время проверить вашу установку.
Для проверки TensorFlow откройте интерпретатор Python, набрав:
python3
Затем импортируйте TensorFlow и проверьте его версию:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Вы должны увидеть номер версии TensorFlow, выведенный на экран. Если ошибок нет, TensorFlow установлен правильно.
Затем протестируйте PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
Если обе библиотеки выведут номера версий без ошибок, ваша установка завершена.
Шаг 7: Начните создавать модели искусственного интеллекта
После настройки вашей среды вы можете начать создавать модели искусственного интеллекта. Вот простой пример создания базовой нейронной сети с использованием TensorFlow и Keras.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Define a simple model
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Summary of the model
model.summary()
Этот код определяет простую нейронную сеть с одним скрытым слоем и выходным слоем для классификации. Вы можете обучить эту модель, используя наборы данных, такие как MNIST (рукописные цифры) или CIFAR-10 (изображения объектов).
Заключение
Поздравляем! Вы успешно настроили свою среду разработки ИИ на Ubuntu с Python, TensorFlow, PyTorch, Keras и Jupyter Notebook; у вас теперь есть все инструменты, необходимые для начала создания и обучения моделей ИИ.
По мере того как вы продолжаете свое путешествие в мир ИИ, вы можете изучать более продвинутые темы, такие как глубокое обучение, обучение с подкреплением и обработка естественного языка. Существует множество онлайн-ресурсов, учебников и курсов, которые помогут вам учиться и совершенствовать свои навыки.
Помните, разработка ИИ – это захватывающая область с бесконечными возможностями. Независимо от того, хотите ли вы создать автономные автомобили, разработать интеллектуальных чат-ботов или анализировать большие данные, навыки, которые вы развиваете в области ИИ, будут полезны во многих областях технологий.
Удачи в кодировании и наслаждайтесь вашим путешествием в мир ИИ!
Source:
https://www.tecmint.com/setup-ai-development-environment-on-ubuntu/